松本市耳鼻科 なのはな みみ・はな・のどクリニック

2026.05.15 Category/ブログ｜ブログ｜花粉症

このたび、当院で進めてきたスギ・ヒノキ花粉に関する研究、”Interpretable machine learning classification of cedar and cypress pollen on routine Durham slides for environmental exposure assessment”

が、国際学術誌 Frontiers in Allergy に掲載されました。

今回の研究は、日常の花粉観測で使用しているダーラム法のプレパラート画像をもとに、スギ花粉、ヒノキ花粉、破裂した花粉、ほこりや気泡などを、機械学習を用いて分類できるかを検討したものです。

花粉症の診療では、毎日の花粉飛散状況を知ることがとても大切です。現在も多くの地域で花粉の観測が行われていますが、実際の観測作業には顕微鏡で一つひとつ花粉を確認する手間があり、時間と経験を必要とします。

当院では、以前から地域の花粉飛散状況を観測し、ホームページなどで情報を発信してきました。その中で、
「花粉の数をもっと正確に、もっと効率よく測定できないか」
「地域の診療所でも使えるような、現場に近い方法でAIを活用できないか」
という課題意識を持つようになりました。

本研究では、特別な研究施設だけで作られた理想的な画像ではなく、実際の花粉観測で得られるプレパラート画像を用いました。そこには、花粉だけでなく、ほこり、気泡、変形した花粉、破裂した花粉なども含まれています。つまり、日常の観測現場に近い条件で、機械学習による分類を試みた点が特徴です。

今回の結果から、花粉の大きさ、形、表面の特徴、中心部の位置のずれなど、顕微鏡で観察できる形態的な特徴を数値化することで、スギ花粉とヒノキ花粉などをある程度高い精度で分類できる可能性が示されました。

この研究は、大規模な研究設備や専用の開発体制によるものではなく、日常診療と花粉観測の現場から生じた課題をもとに、標本作製、画像取得、特徴量の検討、機械学習解析までを一貫して行った、現場密着型の研究です。

今後は、さらに多くの地域や施設で得られた花粉画像を用いて検証を重ね、将来的には、地域の花粉飛散状況をより迅速に、より客観的に把握できる仕組みづくりにつなげていきたいと考えています。

今回の論文掲載は、日々の診療のかたわらで続けてきた取り組みが、国際的な学術誌に評価されたものとして、大変うれしく感じています。

また、花粉採取にご協力いただいている地域の関係者の皆さま、研究にご助言・ご協力いただいた先生方に、心より感謝申し上げます。

これからも、地域の小さな診療所だからこそ気づける課題を大切にし、診療と研究の両面から、地域医療に貢献していきたいと思います。

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